UBSとCIOによると、世界のAI関連支出は2025年に3,750億ドルを超えると予測されており、AIは記録的な速さで進化しています。しかし、ほとんどのシステムは依然としてブラックボックス内で動作しており、データの出所、モデルの作成者、貢献者への報酬は隠されたままです。OpenLedger (OPEN)は、初のAIネイティブブロックチェーンを導入することでこの課題に取り組み、データ、モデル、エージェントを透明化、追跡可能にし、リアルタイムで報酬を付与します。これにより、貢献者が正当に評価され、AIエコノミーが説明可能で公正なものになることを保証します。
PolychainとBorderlessからの800万ドルのシード資金に加え、EigenLabsのSreeram Kannan、元Coinbase CTOのBalaji Srinivasan、Polygonの共同創設者Sandeep Nailwalといった著名なエンジェル投資家からも支援を受けているOpenLedgerは、AIとブロックチェーンの分野で急速に勢いを増しています。
データ、モデル、エージェントを透明化し、報酬を付与する初のAIネイティブブロックチェーン、OpenLedger (OPEN)について解説します。その仕組み、OPENトークンの実用性、トークノミクス、そしてBingXで取引する具体的な手順について学びましょう。
OpenLedgerとは？その仕組みは？
OpenLedgerは、AI専用に構築されたブロックチェーンです。DeFiやNFT向けに設計された従来のブロックチェーンとは異なり、OpenLedgerはAIのライフサイクル（データの提供、モデルのトレーニング、推論、デプロイ）のすべてのステップを透明化し、報酬を付与することに重点を置いています。その中心的なイノベーションは「帰属証明（Proof of Attribution, PoA）」であり、これはデータがモデルの出力にどのように影響を与えたかを追跡し、それに応じて報酬を分配します。
ユーザー視点では、OpenLedgerはEVMと互換性があり、AltLayerをRaaSパートナーとするOP Stackロールアップとして構築されています。これは、おなじみのイーサリアムのツール、ウォレット、ブリッジと連携することを意味します。OPENトークンはL2のガスとして機能し、帰属に基づく報酬の原動力となるため、開発者にとってはシームレスなエコシステムであり、貢献者にとってはアクセスしやすいものとなっています。
実用的な面では、このプラットフォームは3つの主要なツールを組み合わせています。
• Datanets：検証可能な来歴を持つ、コミュニティ所有の共有データネットワーク。
• ModelFactory：AIモデルのファインチューニングとテストを行うためのノーコードダッシュボード。
• OpenLoRA：1つのGPUで数千ものモデルをホストできる費用対効果の高い提供システム。
このパイプラインにより、AI開発はより迅速、安価、そして透明になり、貢献者は彼らの作品が使用されるたびに正当な評価を受けることができます。
$OPENエアドロップについて
OpenLedgerはまた、2025年9月8日からOPENトークンのエアドロップを実施し、初期のサポーターやテストネットの参加者に報酬を付与しました。対象となるユーザーには、事前登録者、テストネット期間中にデータを提供またはノードを運用した人々、およびキャンペーン、Cookie DAOのスナップショット、現実世界のイベントからのアクティブなコミュニティメンバーが含まれていました。
トークンは、2025年9月のトークン生成イベント（TGE）中に配布され、ウォレットに直接請求するか、ステーキングして報酬を増やすオプションがありました。このエアドロップは、トークン所有権の分散化とOpenLedgerエコシステム全体でのインセンティブの整合化に向けた最初のステップとなりました。
OpenLedgerが他と違う点は？
汎用ブロックチェーンや、計算とストレージのみに焦点を当てたAIプロジェクトとは異なり、OpenLedgerはプロトコルレベルでAIを最優先しています。その帰属証明（PoA）は、すべてのデータセット、トレーニングステップ、モデルの推論をオンチェーンに記録し、貢献者が評価され、報酬を得ることを保証します。
コミュニティ所有のデータセットのためのDatanets、ノーコードのファインチューニングのためのModelFactory、そして費用対効果の高いデプロイのためのOpenLoRAといったツールにより、OpenLedgerはデータ、モデル、エージェントを透明で収益化可能な資産に変え、AIをオンチェーンにするだけでなく、説明可能で、報酬を付与し、実用可能なものにしています。
OpenLedgerの帰属証明（PoA）とは？
PoAはプロトコルの核となる部分です。特定の出力にどのデータが影響を与えたかをマッピングし、それに応じて報酬をルーティングします。2025年6月のPoAホワイトペーパーでは、2つのアプローチが説明されています。
1. 小規模モデル向けの「影響関数近似」
2. LLM向けの「サフィックスアレイベースのトークン帰属」。これは出力トークンを圧縮されたトレーニングコーパスと照合し、記憶されたスパンを検出します。
この影響スコアが、推論レベルの支払い（Payout）の基礎となります。
OpenLedgerのPoA機能は、AIをより透明で、公正で、信頼できるものにします。説明可能性により、モデルの回答がどのデータによって形成されたかを追跡できます。公平性により、貢献者は入力が結果を駆動したときにいつでも報酬を得ることができ、単にアップロードした時だけではありません。さらに、コンプライアンス面では、システムが明確な来歴記録を提供するため、ライセンス、監査、規制基準への対応に役立ちます。
OpenLedger スタックの概要
OpenLedger が実際にどのように機能するかを理解するには、その中核となる構成要素を見るのが役立ちます。このプラットフォームは、データ共有、モデル訓練、コスト効率の高い提供のためのツールを1つの統一されたエコシステムに統合することで、AI開発をより透明で誰にとってもアクセスしやすいものにしています。
1. データネット（Datanets）
OpenLedger上のデータネット｜出典：OpenLedger
データネット（Datanet）を、特定のトピック（例：法律契約、医療スニペット、DeFiエクスプロイト）のための公開されたオンチェーンの「データクラブ」だと考えてください。誰でも貢献できます。すべての貢献はハッシュ化され、帰属情報が付加され、後でクエリ可能です。訓練と推論中に、PoAは各貢献の影響を測定し、報酬を割り当てることができます。
データネットが有用な理由
• 監査とライセンスのための透明な出所
• （単なる量ではなく）質の高いデータに対するインセンティブ
• 特殊なモデルのためのクリーンなドメイン特化型データセットの供給源
2. モデルファクトリー（ModelFactory）
OpenLedger上のモデルファクトリー
モデルファクトリー（ModelFactory）は、GUIのみのファインチューニングインターフェースです（CLIは不要です）。LLaMA/Mistral/DeepSeekなどのベースモデルを選択し、データネットから許可されたデータセットをリクエストし、LoRA/QLoRAを設定し、ダッシュボードから訓練を監視できます。また、チャット/評価インターフェースと、特定のソースを引用する理由を確認できるRAG帰属機能も搭載しています。
3. OpenLoRA
OpenLoRAは、コスト効率の高い推論に焦点を当てています。LoRAアダプターをジャストインタイムでロードし、オンザフライでマージし、ストリーミングと量子化をサポートします。実際にこれにより、モデルごとに個別のサーバーを立ち上げる代わりに、共有ベースモデルの背後で何千ものファインチューニングされたバリアントを低遅延でホストできます。
これが重要な理由：もしあなたがクライアント、国、製品ラインごとに多くのニッチなモデルを持つアプリを運営している場合、OpenLoRAは速度を維持しながらGPUコストを予測可能に保ちます。この「1つのGPUに多くのアダプター」というパターンは、より広範なLoRA提供に関する研究トレンドと一致しています。
初心者が OpenLedger を試す方法
OpenLedger を探求するのに、高度な技術スキルは必要ありません。ここでは、始めるための4つの簡単な方法を紹介します。
1. テストネットで探求する：テストネットに登録し、ウォレットを設定し、リスクなしで機能を試してください。技術的なユーザーは、ノードを実行して（Dockerなど経由で）ネットワークをサポートし、ポイントを獲得できます。
2. データネットに貢献する：金融、健康、セキュリティなど、あなたの専門分野のデータネットを選びます。ソースやライセンスのような適切なメタデータとともに、クリーンで構造化されたデータをアップロードしてください。モデルがあなたのデータを使用すると、質の高い貢献は後に帰属報酬を獲得する可能性があります。
3. モデルファクトリーでモデルをファインチューニングする：ノーコードのダッシュボードを使用して、LLaMAやMistralのようなベースモデルを選択し、パラメータを設定し、LoRAまたはQLoRAでファインチューニングします。チャットモジュールで即座に出力をテストし、RAG帰属を有効にして、応答にソースを引用させ、信頼性を高めます。
4. OpenLoRAでモデルを提供する：LoRAアダプターをアップロードすることで、ファインチューニングされたモデルを効率的にデプロイします。動的なアダプターロードとトークンストリーミングにより、レイテンシーを低く保ちながら、追加のサーバーなしで複数のクライアントやドメインにスケールすることができます。
OPEN トークンのユーティリティとトークノミクス
OPEN トークンは、貢献者、開発者、およびユーザーを1つの経済システムで結びつけるように設計された、OpenLedgerエコシステムのバックボーンです。これは、ネットワークの稼働を維持し、参加者が公正に報酬を得ることを保証する重要な機能を駆動します。
• ガス＆手数料：OPENは、OpenLedgerのL2のネイティブガストークンです。すべてのトランザクション、スマートコントラクトの実行、モデルのデプロイ、またはデータの貢献にはOPENが必要であり、エコシステムの燃料となります。
• ガバナンス：トークン保有者は、モジュラーガバナーフレームワークを通じて投票権を獲得し、プロトコルのアップグレード、インセンティブプログラム、およびエコシステムの進化を形作る帰属ポリシーについて決定できます。
• 帰属報酬：帰属証明（PoA）のおかげで、データ提供者、モデル構築者、AIエージェントは、彼らの仕事がモデルの訓練や推論に貢献するたびに、自動的にOPENを獲得し、最初のアップロードを超えた継続的な評価を確実にします。
• 支払いと決済：OPENは、AIアプリケーション、分散型マーケットプレイス、エージェント間のトランザクションにおける交換媒体としても機能し、プラットフォーム上に構築されたサービスのスムーズな決済を可能にします。
OPEN トークン配布
OPEN トークンのアロケーション | 出典：OpenLedger ドキュメント
OPEN トークン（ティッカー：OPEN）は ERC-20 規格に準拠しており、総供給量は 1,000,000,000 トークンに固定され、初期流通供給量は 21.55% です。
• コミュニティ＆エコシステムへの割り当て：61.7%（貢献者、開発者、エコシステム成長への最大シェア）
• 投資家：18.3%
• チーム：15%
• エコシステムパートナーシップ：10%
• 流動性：5%
BingX で OPEN を取引する方法
現物市場の OPEN/USDT 取引ペア（BingX AI インサイトを搭載）
OPEN/USDT ペアは BingX でライブ公開されており、トレーダーはエコシステムのネイティブトークンに直接アクセスできます。
1. BingX アカウントを作成＆認証：サインアップして KYC を完了し、全機能にアクセスします。
2. USDT を入金：カード、銀行振込、または他のウォレットから暗号資産を転送して資金を追加します。現物アカウントに移動してください。
5. 取引を確定：金額を入力し、購入または売却をクリックします。
6. BingX AI ツールを使用：市場ニュースを要約したり、DCA（ドルコスト平均法）プランを設定したり、行動を起こす前にボラティリティを監視したりできます。
ヒント：BingX の上場キャンペーンに注目してください。早期入金または取引キャンペーンでは、賞金プールやボーナス報酬が含まれる場合があります。
結論
OpenLedger は、データ、モデル、エージェントをオンチェーンで追跡可能かつ収益化可能にすることで、AI に公平性、透明性、説明責任をもたらすことを目指しています。帰属証明により、貢献者は自分の作品が AI の出力に影響を与えるたびに、ついに認識され、報酬を受け取ることができます。ユーザーにとっては、BingX で OPEN/USDT を取引することで、プロジェクトに直接触れることができます。Datanets、ModelFactory、OpenLoRA などのツールは、開発者やデータプロバイダーにとっても実用的なものとなります。
とはいえ、OpenLedger はまだ新興のエコシステムです。すべての暗号資産プロジェクトと同様に、スマートコントラクトの脆弱性やトークンのボラティリティから規制の不確実性まで、リスクは残っています。参加を決定する場合は、少額から始め、公式チャネルをフォローし、失っても構わないと思える資金のみを投入してください。